Département Analyse des Systèmes, Evaluation Intégrée et Modélisation

Analyse des systèmes et modélisation

Dans SIAM, nous développons et utilisons des modèles et des techniques formelles pour les systèmes naturels, techniques, sociaux et économiques concernant l'eau et autres ressources naturelles. Notre objectif est de démontrer le comportement de ces systèmes, de le comprendre et de le prédire. En savoir plus

Nouvelles publications

Ren, D., Liu, W., Yang, H., Zhuo, L., Tong, Y., Liu, Y., … Zhou, L. (2021). Virtual nitrogen and phosphorus flow associated with interprovincial crop trade and its effect on grey water stress in China. Environmental Research Letters, 16(12), 124018 (14 pp.). doi:10.1088/1748-9326/ac3604, Institutional Repository
Dal Molin, M., Kavetski, D., & Fenicia, F. (2021). SuperflexPy 1.3.0: an open-source Python framework for building, testing, and improving conceptual hydrological models. Geoscientific Model Development, 14(11), 7047-7072. doi:10.5194/gmd-14-7047-2021, Institutional Repository
Kyathanahally, S. P., Hardeman, T., Merz, E., Bulas, T., Reyes, M., Isles, P., … Baity-Jesi, M. (2021). Deep learning classification of Lake Zooplankton. Frontiers in Microbiology, 12, 746297 (13 pp.). doi:10.3389/fmicb.2021.746297, Institutional Repository
Jalali, J., Ahmadi, A., & Abbaspour, K. (2021). Runoff responses to human activities and climate change in an arid watershed of central Iran. Hydrological Sciences Journal, 66(16), 2280-2297. doi:10.1080/02626667.2021.1985724, Institutional Repository
Saedi, F., Ahmadi, A., & Abbaspour, K. C. (2021). Optimal water allocation of the Zayandeh-Roud Reservoir in Iran based on inflow projection under climate change scenarios. Journal of Water and Climate Change, 12(5), 2068-2081. doi:10.2166/wcc.2021.219, Institutional Repository

Actualités

Les chercheurs de l'Eawag utilisent des méthodes d'apprentissage profond avec des réseaux de neurones artificiels pour classer automatiquement le plancton. Arrière-plan : image Aquascope de la puce d'eau Bosmina. (Photo et graphique: Eawag)
25 novembre 2021 –

L’Eawag veut développer des méthodes d’intelligence artificielle afin de les utiliser plus souvent dans la recherche sur l’eau. L’une des applications actuelles est la surveillance des populations de plancton dans les lacs. Il a...

L’Eawag veut développer des méthodes d’intelligence artificielle afin de les utiliser plus souvent dans la recherche sur l’eau. L’une des applications actuelles est la surveillance des populations de plancton dans les lacs. Il a été possible de mettre en œuvre une classification automatique de ces minuscules êtres vivants grâce aux méthodes d’apprentissage automatique.   

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Événements

15.09.​2022,
9h00
Swiss Tech Convention Center Lausanne

Journée d’information de l’Eawag 2022

02.11.​2022,
9h00
Eawag Dübendorf

PEAK-Vertiefungskurs V55/22